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王國平 馬世權 著

圖書標籤:

• Excel
• Power BI
• 數據分析
• 商業智能
• 數據可視化
• Power Query
• 數據處理
• 數據建模
• ExcelBI
• 數據報告

店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121333248

商品编码：1644271164

开本：16

出版时间：2015-07-01

Excel BI 之道 從零開始學Power工具應用

Power Query 用Excel玩轉商業智能數據處理
YL10264 9787121326622 9787121314612

Excel BI 之道：從零開始學Power工具應用

 

人人都能學會的Excel BI技巧，快速掌握BI組件Power Query、PowerPivot和Power Map

 

零一 著

 

69.00

齣版社： 電子工業齣版社 ISBN：9787121326622版次：1商品編碼：12244484品牌：Broadview包裝：平裝開本：16開齣版時間：2017-10-01用紙：膠版紙頁數：212

 

編輯推薦

 

初次接觸Excel BI時都會為之驚嘆，靈活、方便、高效！

 

以前用VLOOKUP函數、Index+Match函數甚至VBA纔能實現的功能操作，現在輕輕單擊鼠標就能實現！

 

《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》一半的篇幅介紹基礎功能，另外一半的篇幅是實操案例，解決多錶格文件閤並、多錶關聯建模、抓取互聯網數據等實務問題，讀者不用擔心學完不知道如何運用。

 

內容簡介

 

《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》主要介紹Excel 2016的3個BI組件Power Query、 Power Pivot和Power Map。 在微軟的BI體係中，Power Query和Power Pivot是Excel BI和Power BI共同的組件， 因此《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》用大部分篇幅著重介紹這兩個組件， 列舉瞭多個業務場景的實例， 使讀者輕鬆掌握Excel BI。《Excel BI之道：從零開始學Power工具應用》是讀者掌握Excel BI和Power BI的入門級圖書。

 

作者簡介

 

零一，沐垚科技創始人，電商自媒體，資深數據分析師，8年電商從業經驗，擅長Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究數據化運營、商業智能和人工智能在電商領域的應用，專注“數據+電商”的新零售服務。

 

目錄

 

第 1 章 看 Excel BI 如何解決這些現實問題 . 1

 

1.1 5 分鍾內閤並從業務部門收集的 100 張錶格2

 

1.2 用模型來梳理分析復雜的業務流程.7

 

1.3 開會發言， 需要有可交互的動態圖錶.13

 

1.4 公司業務分析要精細到每條街道的情況.18

 

第 2 章 萬能的查詢器 Power Query .24

 

2.1 兼容的數據源.25

 

2.2 從文件加載數據.25

 

2.2.1 從工作簿.26

 

2.2.2 從 CSV31

 

2.3 從數據庫加載數據.32

 

2.3.1 SQL Server 數據庫.33

 

2.3.2 Microsoft Access.36

 

2.3.3 從 ODBC 導入 .38

 

2.4 從 Web 導入數據 .40

 

2.4.1 GET 方法40

 

2.4.2 POST 方法44

 

2.5 數據類型操作.47

 

2.6 標題操作.49

 

2.6.1 修改字段名.49

 

2.6.2 標題的升降.51

 

2.7 錶操作.52

 

2.7.1 分組.52

 

2.7.2 轉置.54

 

2.8 列操作.54

 

2.8.1 刪除列.54

 

2.8.2 添加列.56

 

2.9 字符操作.65

 

2.10 統計及運算.66

 

2.11 數據解析.69

 

2.12 查詢與閤並.71

 

2.12.1 閤並查詢.71

 

2.12.2 追加查詢.73

 

2.13 M 語言 74

 

2.13.1 刪除字符.77

 

2.13.2 包含查詢.78

 

2.13.3 插入文本.79

 

2.13.4 自定義函數.80

 

第 3 章 靠近大數據的數據庫 Power Pivot . 84

 

3.1 數據導入.85

 

3.2 錶屬性設置.89

 

3.3 錶基礎操作.92

 

3.4 DAX 語言.94

 

3.5 數據建模.100

 

第 4 章 可視化地圖報錶 Power Map 105

 

4.1 地圖展現.106

 

4.2 自定義熱力圖. 112

 

第 5 章 應用實例.116

 

5.1 業務部門做季度 / 年度報告 . 117

 

5.2 分析淘寶網數據（爬蟲） .124

 

5.3 電商運營算盈虧.142

 

5.4 電商運營分析全店數據（建模） .150

 

5.5 爬取股票數據（爬蟲） .154

 

5.6 文本分析（分詞和情感分析） .163

 

5.7 新媒體監控文章數據.181

 

附錄 A M 語言常用函數速查錶 196

 

收起全部↑

 

精彩書摘

 

5.5 爬取股票數據（爬蟲）

 

美麗經常需要整理大量的股票數據，而且要快速地從眾多股票中挑選優質股票。要想對股票進行自動化篩選，就需要爬取到股票數據。下麵講解爬取股票數據的操作步驟。

 

首先要得到股票的代碼列錶。可以到任意財經網站獲取股票列錶，本書以東方財富網為例，得到的股票代碼如。

 

在【數據】功能區中單擊【新建查詢】下拉按鈕，在打開的下拉菜單中選擇【從其他源】→【從Web】選項。

 

打開【從Web】對話框，將東方財富網股票列錶中的上海股票列錶的URL（http://quote.eastmoney.com/stocklist.html#sh）復製到【URL】文本框中，單擊【確定】按鈕。在【導航器】對話框中選擇【Document】，然後單擊右下角的【編輯】按鈕。

 

展開【Children】字段。

 

展開後在錶格中會看到【BODY】，網頁上看到的數據就在【BODY】行的【Table】中，在【Table】單元格中右擊，在彈齣的快捷菜單中選擇【作為新查詢添加】選項。

 

閤並查詢後，會看到錶，是根據HTML結構分類的數據。

 

……

 

前言/序言

 

我是在 2005 年開始使用 Excel 的， 至今已經有 12 年瞭， 韆萬不要把我當成老子， 在寫本書的時候我 29 歲。 我在念中學的時候， 就在信息課上開始學習並使用 Excel， 大學畢業後從事電商行業， 在工作中頻繁使用 Excel。 我發現， 實踐是·好的老師。我相信一個年輕人寫的書， 加上這個年輕人 12 年的經驗， 會讓同樣年輕的你們有一場不一樣的數據之旅。

 

本書主要介紹 Excel 2016 的 3 個 BI 組件。 對於辦公室白領來說， 靈活運用這幾個具足夠你在職場中呼風喚雨瞭。 對於數據分析師來說， 也足夠滿足日常的分析和報錶的需求瞭。 對於比數據工程師更高層次的人來說， 我相信它們的便捷性也足夠讓你眼前一亮。Excel 是號稱，能夠與 SAS 媲美的係統， 有非常多的功能拓展插件， 例如 VBA、 SQLServer 數據挖掘套件、 R-Excel、 Power Query、 Power Pivot 和 Power Map 等。 Excel 可以完美地解決我們在日常生活及工作中的數據需求。隻要你願意嘗試使用 Excel 2016， 就會發現再也離不開它。 你會把以前的 VLOOKUP 函數丟掉， 把 Index+Match 丟掉， 甚至連 VBA 都可能丟掉。

 

現在你是不是已經心動瞭呢？ 如果是的話，馬上翻開第 1 章， 進入 Excel BI 學習之旅吧！鑒於作者水平有限， 不足之處請讀者不吝賜教。

 

Power Query：用Excel玩轉商業智能數據處理

59.00

基本信息

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年7月1日)

平裝

ISBN: 9787121314612

條形碼: 9787121314612

品牌: 電子工業齣版社

Power Query 是Office 商業智能工具的重要組件，Office 2016 已經將其作為內置工具嵌入在“數據”選項卡中，可見微軟非常重視此功能。Power Query 集成瞭Access 和Excel 的功能，通過它可以對數據進行可視化菜單操作，完成對數據的提取、轉換和加載。本書主要內容包括Power Query 簡介及安裝、Power Query 基本操作、Power Query 應用案例、PowerQuery 結構組成、Power Query 高級應用以及常用M 語言函數語法介紹。本書適閤具備一定Excel 應用基礎知識，瞭解Excel 基礎函數應用的讀者，另外也適閤財務、統計、人力資源、客服、售後服務、電商等需要處理大量數據的朋友學習。

作者簡介

硃仕平 ，Office應用自由職業講師，Excel精英培訓網講師團講師；騰訊課堂在綫教育簽約講師。著有電子書《Power Query For Excel2013實戰技巧精粹》。

目 錄

第1 章 Power Query，Excel 的另一個江湖 1

1.1 揭開Power Query 的神秘麵紗 1

1.1.1 一個小功能，數據新天地 2

1.1.2 Power Query 哪裏尋 6

1.1.3 Power Query 啓動及操作界麵 7

1.1.4 Power Query 的包容心 10

1.1.5 Power Query 的獨特個性 11

1.2 Power Query 職場應用5 招鮮 12

1.2.1 數據錶格可以這樣轉 12

1.2.2 數據錶格的逆轉乾坤 14

1.2.3 雙劍閤璧查找數據 16

1.2.4 數據閤並的吸星大法 20

1.2.5 從網絡中輕鬆獲取數據 24

第2 章 穩紮穩打，練好Power Query 的基本功 26

2.1 管理Power Query 26

2.1.1 學會管理Power Query 27

2.1.2 修改公式 30

2.1.3 管理查詢 32

2.1.4 上下文工具 33

2.2 掌握Power Query 的基礎功能 36

2.2.1 選擇列 36

2.2.2 刪除列 38

2.2.3 保留行 40

2.2.4 刪除行 43

2.2.5 排序 48

2.2.6 拆分列 49

2.2.7 分組依據 55

2.2.8 數據類型 58

2.2.9 將，行用作標題 60

2.2.10 替換值 61

2.2.11 閤並查詢 63

2.2.12 追加查詢 68

2.2.13 轉置錶格 71

2.2.14 反轉行 72

2.2.15 填充單元格 74

2.2.16 文本轉換 75

2.2.17 提取字符 78

2.2.18 數字統計信息 79

2.2.19 在字段上計算一個數 81

2.2.20 數據捨入 84

第3 章 學以緻用，Power Query 應用案例 87

3.1 拆分數據 87

3.2 閤並號段 90

3.3 對比數據 92

3.4 計算單元格字符 97

3.5 計算單元格數值 100

3.6 拆解信息 102

3.7 動態轉換結構106

3.8 閤並統計數據 111

3.9 轉換數據再創建數據透視錶114

3.10 拆分和轉換數據結構 116

3.11 數據排名118

3.12 閤並文件夾 121

3.13 閤並查詢聚閤計算 125

3.14 動態查詢 129

3.15 多條件動態查詢 133

3.16 綜閤案例：製訂采購計劃 136

第4 章 知己知彼，Power Query 的結構組成 143

4.1 查詢錶的結構關係 144

4.2 高級編輯器 146

4.3 創建一條Record 記錄 149

4.4 創建多行Record 記錄 151

4.5 創建一個List 列錶 152

4.6 創建列錶中的List 列錶 154

4.7 創建由逗號分隔的List 列錶 155

4.8 創建List 列錶的基本約定 156

4.9 創建table 錶 157

4.10 創建多層嵌套table 錶 158

第5 章 事半功倍，Power Query 的高級應用 160

5.1 深化鑽取 160

5.2 獲取重復值 162

5.3 快速計算 165

5.4 條件判斷 167

5.5 模糊匹配 170

5.6 拆分數據 175

5.7 創建憑證錶 178

5.8 文本和數值混閤提取 180

5.9 統計核對數據 182

5.10 行列轉置 185

5.11 橫嚮排序 189

5.12 綜閤拆解數據 192

5.13 自定義函數 197

第6 章 錦上添花，常用M 語言函數語法介紹 211

6.1 M 語言基礎 212

6.2 Text 類函數 220

6.3 Number 類函數 221

6.4 Time 類函數 223

6.5 Date 類函數 223

6.6 DateTime 類函數 225

6.7 Duration 類函數 226

6.8 Record 類函數 226

6.9 List 類函數 227

6.10 Table 類函數 229

6.11 文件類函數 232

作 譯 者：馬世權

齣版時間：2018-02    韆 字 數：320

版    次：01-01    頁    數：276

開    本：16開

裝    幀：

I S B N ：9787121333248     

換    版：

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 辦公軟件

紙質書定價：￥59.0  

Microsoft Power BI 是微軟發布的一套商業分析工具。其功能整閤瞭Excel 中的Power Query、Power Pivot、Power View、Power Map 插件，並加入瞭社交分享、雲服務等功能。《從Excel到Power BI : 商業智能數據分析》以Excel 基礎+Power BI 為方法論，使用&平易近人的語言講解Power BI 的技術知識，讓零基礎讀者也能快速上手操作Power BI。《從Excel到Power BI : 商業智能數據分析》以讀者的興趣閱讀為齣發點，首先通過介紹可視化模塊讓讀者全麵體驗Power BI 的操作，並掌握讓數據“飛起來”的秘籍；然後邁上一個大颱階，讓讀者學習Power Query 數據查詢功能，瞬間解決&耗費時間且附加值&低的工作；&後全力攻剋Power BI 的核心價值模塊Power Pivot（數據建模）和DAX 語言，讓讀者直達商業智能數據分析的巔峰，站到Excel 的肩膀上。本書適閤財務、管理、客服、物流、行政與人力資源、電商等行業人員，也適閤零IT 基礎的讀者。

 

 

目錄 

第1章 Power BI：讓數據飛起來 1 

事物的本質往往沒有那麼復雜，就好像浩瀚的宇宙，雖然流星稍縱即逝，但我們可以計算它的速度，雖然我們觸摸不到銀河係，但可以度量它的大小，這是因為我們掌握瞭天體運動的原理。同樣，如果我們掌握瞭數據分析原理，就會發現那些所謂的高級分析、轉化漏鬥分析、全麵預算，還有&近比較火的增長黑客 AARRR 模型等，不過是浩瀚的知識體係中原理應用的一個場景。本章會剝去數據分析神秘的“外衣”，以淺顯的語言來講述數據分析原理。

1.1 什麼是 Power BI：未來已至 2

1.2 從 Excel 到 Power BI 的 5 個理由 9

1.3 數據分析原理：其實很簡單 14 

 

第2章Power BI 初體驗及數據可視化 24

“Logic will get you from A to B. Imagination will take you everywhere.”

（邏輯會把你從 A 帶到 B，而想象力可以帶你去任何地方。）

數據可視化不僅是一門技術，也是一門藝術，同樣的數據在不同人的手裏，展現的效果會韆差萬彆，掌握這門技能需要我們理解數據並具有想象力。

2.1 什麼是數據可視化：視覺盛宴的開始 25 

2.2 數據查詢初體驗：把數據裝到“碗”裏 27 

2.3 數據建模和度量值：Excel 在 20 年來做的&好的事情 31 

2.4 可視化及自定義視覺對象：將圖錶一網打盡 39 

2.5 篩選器、層次、交互和分享：顛覆靜態報錶 51 

2.6 可視化原則：平衡的藝術 61 

 

第3章 數據查詢：Power Query 69 

大多數數據分析師都是用 80%的時間做基礎的數據處理工作，而用不到 20%的時間做數據分析工作。藉助強大的 Power Query 工具，可以解決這個工作時間分配失衡的問題，打造一個工作新常態：用 20%的時間做數據處理工作，用 80%的時間做數據分析工作。

3.1 告彆“數據搬運工” 70 

3.2 數據清洗 30 招：變形金剛 75 

3.3 獲取數據：從網頁和數據庫 97 

3.4 追加與閤並查詢：你還在用 Vlookup 函數嗎 103 

3.5 多文件閤並：復製和粘貼的殺手 109 

3.6 Power Query 與精益管理思想 113 

3.7 Power BI 的 M 語言與 DAX 語言之爭 119 

 

第4章 數據建模：Power Pivot 與 DAX 語言 123 

“如果一件事情，你不能度量它，就不能增長它”。有人說，度量值是 Excel 在 20年來做得&好的一件事。作為一個數據分析工具， Power Pivot 和 DAX 語言纔是 Power BI 的核心和靈魂。

4.1 基本概念：度量的力量 124 

4.2 關係模型：建築設計師 126 

4.3 Power Pivot 與 Pivot：**普通 129 

4.4 度量值：將變革進行到底 133 

4.5 計算列：溫故而知新 138 

 

第5章 DAX 語言入門：真正的顛覆從這裏開始 142 

DAX 什麼是？DAX，Data Analysis Expression，即數據分析錶達式。

本書選取瞭 DAX 公式中的 24 個核心公式，並且根據它們的使用頻率由大到小分成瞭 3 個階段。其中入門階段的函數是&常用、核心的部分，攻剋它們便可以製作一些小的數據分析模型。

5.1 DAX 語言：數據分析錶達式 143 

5.2 聚閤函數：計算器 150 

5.3 Calculate 函數：&強大的引擎 153 

5.4 All 函數 156 

5.5 Allexcept 和 Allselceted 函數兄弟 161 

5.6 Filter 函數：高級篩選器 165 

5.7 理解上下文：DAX 語言學習裏程碑 173 

 

第6章 DAX 語言進階：&簡單也是&好用的 184 

我們可以把 DAX 當作一門語言來學習，也可以把它當作 Excel 公式來看，因為它們非常相似，而且大部分函數都是通用的。這也會讓你從傳統的 Excel 轉到現代的Power BI 更容易，相對學習成本更低。

初階函數的學習難度較小，與 Excel 函數很像，可以說是 Excel 函數的擴展。

6.1 Divide 函數：安全除法 185 

6.2 If/Switch 函數：邏輯判斷 187 

6.3 關係函數：Related、Relatedtable 和 Lookupvalue 188 

6.4 Time Intelligence 函數：時間智能函數 192 

6.5 日曆錶的使用 200 

6.6 分組的技巧 205 

6.7 度量值的收納盒 210 

 

第7章 DAX 語言高階：進擊的數字大廚 213 

高階函數的學習相對前兩個階段要更難，然而有瞭前兩個階段的學習基礎，它們不過是另一個小山頭。當你完成瞭這 3 個階段共 24 個函數的學習，就好比掌握瞭太極拳的 24 個精髓招式，將它們組閤起來運用自如後就可以達到以不變應萬變的境界。這些函數足以讓你應對 80%以上的數據分析需求。

7.1 Values 函數：不重復值 214 

7.2 Hasonevalue 函數：隻有一個值 217 

7.3 SumX 函數：掌握 X 類函數 218 

7.4 Earlier 函數：當前行 221 

7.5 RankX 和 TopN 函數：排名 226 

7.6 輔助錶：巧妙的助攻 231 

7.7 VAR/Return 函數：錄音機 241 

7.8 DAX：用作查詢的語言 247 

7.9 取長補短：Excel + Power BI = Better Together 256 

後記 261

作 譯 者：王國平

 

齣版時間：2018-02    韆 字 數：224

 

版    次：01-01    頁    數：280

 

開    本：16開

 

裝    幀：

 

I S B N ：9787121333132     

 

換    版：

 

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

 

紙質書定價：￥59.0 

 

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖錶層齣不窮，大數據生動呈現就成為瞭具有挑戰性的工作，隨之齣現瞭大量的可視化軟件。本書是基於行業占有率比較高的Microsoft Power BI&新版本所編寫的，詳細介紹Microsoft Power BI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖錶、自定義可視化效果、報錶、儀錶闆、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析錶達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、Power BI移動應用和Power BI應用開發等內容。

目    錄

第1章  Power BI概況    1

 

1.1  Power BI簡介    1

 

1.1.1  軟件界麵    1

 

1.1.2  主要特徵    2

 

1.2  Power BI視圖    3

 

1.2.1  報錶視圖    3

 

1.2.2  數據視圖    5

 

1.2.3  關係視圖    6

 

1.3  Power BI報錶編輯器    8

 

1.3.1 “可視化”窗格    9

 

1.3.2 “篩選器”窗格    10

 

1.3.3 “字段”窗格    11

 

1.4  數據類型    12

 

1.4.1  數字類型    13

 

1.4.2  日期/時間類型    13

 

1.4.3  文本類型    14

 

1.4.4  其他類型    14

 

1.5  軟件安裝    14

 

1.5.1  係統要求    14

 

1.5.2  安裝步驟    15

 

第2章  連接數據源    19

 

2.1  連接到文件    21

 

2.1.1  Excel文件    21

 

2.1.2  文本/CSV文件    23

 

2.1.3  XML文件    25

 

2.2  連接到數據庫    27

 

2.2.1  SQL Server數據庫    27

 

2.2.2  MySQL數據庫    30

 

2.2.3  Oracle數據庫    36

 

第3章  數據基礎操作    40

 

3.1  屬性的操作    40

 

3.1.1  新建列    41

 

3.1.2  刪除列    41

 

3.1.3  重命名列    43

 

3.1.4  數據排序    45

 

3.2  圖錶的操作    45

 

3.2.1  導齣數據    46

 

3.2.2  查看數據    47

 

3.2.3  刪除    47

 

3.2.4  排序    47

 

第4章  可視化設計    49

 

4.1  可視化設計基本要求    49

 

4.1.1  選擇閤適的視覺對象    50

 

4.1.2  選擇閤適的度量值    51

 

4.2  調整可視化對象元素    52

 

4.2.1  坐標軸    52

 

4.2.2  數據顔色    53

 

4.2.3  數據標簽    54

 

4.2.4  標題    54

 

4.2.5  背景    55

 

4.3  自定義可視化效果    56

 

4.3.1  可視化模闆下載    56

 

4.3.2  可視化模闆導入    58

 

第5章  可視化圖錶    61

 

5.1  堆積條形圖    61

 

5.2  堆積柱形圖    63

 

5.3  簇狀條形圖    65

 

5.4  簇狀柱形圖    66

 

5.5  百分比堆積條形圖    68

 

5.6  百分比堆積柱形圖    69

 

5.7  摺綫圖    71

 

5.8  分區圖    72

 

5.9  堆積麵積圖    74

 

5.10  摺綫和堆積柱形圖    76

 

5.11  摺綫和簇狀柱形圖    76

 

5.12  功能區圖    79

 

5.13  瀑布圖    79

 

開啓智慧決策之旅：洞悉數據價值，掌控商業未來 在這信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。然而，海量的數據孤立無援，如同散落的珍珠，無法閃耀齣應有的光芒。如何從錯綜復雜的數據洪流中提煉齣洞察，指導商業決策，成為企業能否在競爭中脫穎而齣的關鍵。本書籍旨在為您鋪就一條通往數據智慧的坦途，讓您掌握從數據原始形態到深度分析，再到可視化呈現的全流程能力，最終實現以數據驅動的智能化決策。 第一篇：數據之基石——Excel的深度探索與數據準備 在邁嚮商業智能的徵途上，Excel作為最普及、最易上手的工具，依然扮演著舉足輕重的角色。本書將帶您超越Excel的錶麵功能，深入挖掘其強大的數據處理與分析潛力，為後續的商業智能之旅奠定堅實的基礎。 數據組織與清洗的藝術： 原始數據往往充斥著錯誤、重復、格式不一緻等問題，直接進行分析如同建造空中樓閣。本篇將係統講解如何運用Excel的內置功能，如查找替換、文本分列、數據有效性、條件格式等，對數據進行精細化的清洗與整理。您將學會識彆和處理空值、異常值，統一數據格式，去除重復項，確保數據的準確性和一緻性，這是後續分析的生命綫。 函數公式的精妙運用： Excel的函數是數據處理的利器。我們將深入講解各類常用函數，從基礎的SUM, AVERAGE, COUNT到更高級的IF, VLOOKUP, INDEX+MATCH組閤，再到文本處理函數（LEFT, RIGHT, MID, FIND, SUBSTITUTE）、日期時間函數（TODAY, NOW, YEAR, MONTH, DAY, DATEDIF）以及統計函數（COUNTIF, SUMIF, AVERAGEIF）等。您將學會如何靈活組閤這些函數，解決復雜的計算與邏輯判斷問題，實現數據的自動處理與匯總。 透視錶：從海量數據到洞察的飛躍： 透視錶是Excel中最具顛覆性的數據分析工具之一。本篇將引導您從零開始掌握透視錶的創建、配置與優化。您將學會如何快速匯總、分組、篩選和聚閤海量數據，生成多維度的報錶，發現數據中的潛在趨勢與關聯。我們將深入講解如何利用透視錶進行同比、環比分析，計算百分比，進行分組和切片，以及如何利用計算字段和計算項進行更深層次的分析。 數據建模初探： 對於更復雜的數據關係，Excel的簡單錶格結構可能難以勝任。本篇將初步介紹Excel中構建簡單數據模型的基本概念，包括如何建立查詢（為後續Power Query做鋪墊），以及如何利用錶格（Tables）和名稱管理器（Name Manager）來規範化數據結構，為構建更強大的數據模型打下基礎。 第二篇：數據轉型的引擎——Power Query的強大魔力 在數字化轉型浪潮中，數據源的多元化和復雜性是常態。Power Query作為Excel和Power BI的數據準備利器，以其直觀易用的界麵和強大的數據連接、清洗、轉換能力，徹底改變瞭我們處理和準備數據的模式。 連接萬韆世界的數據源： Power Query能夠連接幾乎所有您能想象到的數據源，無論是本地的Excel文件、CSV文件、文本文件、數據庫（SQL Server, MySQL等），還是雲端的SharePoint、Azure SQL Database，甚至是網頁數據、PDF文件，都能輕鬆導入。本篇將詳細演示如何建立各種數據源連接，並講解連接時需要注意的細節和選項。 可視化數據轉換： Power Query的“查詢編輯器”是其核心魅力所在。本篇將帶領您深入探索查詢編輯器的各項功能，通過直觀的點擊和選項設置，即可完成復雜的數據轉換任務，無需編寫任何代碼。您將學會： 移除列、保留列： 精準選擇所需數據，剔除非必要信息。 更改列類型： 確保數據以正確的格式存儲和處理，如文本、數字、日期等。 重命名列： 使列名清晰易懂，提高數據可讀性。 拆分列、閤並列： 根據分隔符或固定寬度拆分復雜列，或將多列閤並為一列。 替換值、條件列： 快速批量替換數據，或基於條件創建新列，實現數據的分類與標記。 分組和聚閤： 類似於透視錶，但更靈活，可以對數據進行分組統計，如求和、計數、平均值等。 閤並查詢、追加查詢： 將來自不同數據源或錶格的數據進行整閤，實現數據的橫嚮（閤並）或縱嚮（追加）擴展。 自定義列： 利用Power Query M語言，實現更復雜的自定義轉換邏輯，如字符串操作、日期計算、條件判斷等。 自動化數據刷新： Power Query的最大優勢之一在於其自動化能力。一旦建立瞭數據連接和轉換步驟，每次數據源更新後，您隻需點擊刷新按鈕，所有轉換將自動執行，大大節省瞭重復性勞動的時間。本篇將講解如何設置自動刷新，以及在Excel和Power BI中實現數據自動更新的流程。 M語言的進階應用： 對於希望進一步提升數據處理效率和實現更高級自定義需求的用戶，本篇將介紹Power Query的M語言。您將瞭解M語言的基本語法結構，如何查看和編輯M代碼，並學習如何通過編寫M函數來封裝常用的轉換邏輯，實現代碼復用和提高效率。 第三篇：商業智能的利器——Power BI的數據建模與分析 Power BI是微軟推齣的業界領先的商業智能服務，它將Excel的易用性與更強大的數據處理、數據建模、數據可視化能力完美結閤，讓非技術人員也能輕鬆構建專業的BI報錶和儀錶闆。 Power BI Desktop：數據分析的強大工作颱： 本篇將引導您熟悉Power BI Desktop的界麵布局和核心功能。您將學習如何導入通過Power Query準備好的數據，並開始構建數據模型。 數據建模的藝術：關係數據庫的構建： 強大的數據模型是Power BI分析的基礎。我們將深入講解數據建模的核心概念，包括： 錶與關係： 如何在Power BI中識彆和創建錶之間的關係（一對一、一對多、多對多），以及如何選擇閤適的關係類型，確保數據連接的準確性。 星型模型與雪花模型： 瞭解這兩種常見的維度建模方法，並學會如何根據業務需求構建高效的數據模型。 DAX入門： DAX（Data Analysis Expressions）是Power BI中用於創建度量值和計算列的語言。本篇將為您介紹DAX的基本語法和常用函數，如CALCULATE, SUMX, AVERAGEX, FILTER, ALL等，讓您能夠創建齣有意義的計算指標，如銷售額、利潤率、增長率等。 深入數據分析與洞察： 基於構建好的數據模型，我們將運用Power BI強大的分析功能，挖掘數據背後的價值。 度量值的創建與運用： 學習如何創建復雜的度量值，實現高級計算，如時間智能分析（YTD, MTD, YoY），以及復雜的聚閤計算。 計算列與計算錶： 瞭解計算列和計算錶的用途，以及它們在數據建模和分析中的適用場景。 DAX的進階技巧： 深入講解CALCULATE函數的強大功能，以及如何利用上下文（行上下文、篩選上下文）進行更復雜的計算。 Power BI Service：共享與協作的平颱： 當您的報錶構建完成後，Power BI Service將幫助您將其分享給團隊和決策者。本篇將介紹如何發布報錶到Power BI Service，創建儀錶闆（Dashboards），設置數據刷新計劃，以及如何管理報錶和工作區的權限。 第四篇：數據之美——可視化報告的製作與解讀 數據可視化是商業智能的終點，也是洞察價值的傳遞者。一份精美、清晰的可視化報告，能夠讓復雜的數據一目瞭然，幫助決策者快速理解業務狀況，做齣明智的判斷。 選擇閤適的可視化圖錶： 不同的數據和分析目的需要選擇不同的圖錶類型。本篇將詳細介紹各種常用圖錶的適用場景，包括條形圖、柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、地圖、矩陣、卡片圖等，以及何時使用它們能最有效地傳達信息。 Power BI可視化元素的精妙運用： 您將學習如何在Power BI中添加、配置和美化各種可視化圖錶。從數據字段的拖放，到顔色、字體、標題、軸標簽的調整，再到交互式切片器和鑽取功能的設置，我們將指導您一步步構建齣專業、富有吸引力的交互式報錶。 設計交互式儀錶闆： 儀錶闆是匯集多個關鍵指標和圖錶的中心樞紐，能夠提供業務的全局視圖。本篇將講解如何設計邏輯清晰、信息聚焦的儀錶闆，以及如何利用交互功能，讓用戶能夠自由探索數據，發現更多洞察。 數據故事的講述： 好的可視化不僅僅是圖錶的堆砌，更是一種數據故事的講述。本篇將引導您思考如何通過圖錶的設計和布局，引導用戶的閱讀路徑，突齣關鍵信息，最終幫助他們理解數據背後的業務含義和價值。 可視化報告的評估與優化： 完成可視化報告後，我們還需要評估其有效性，並進行持續優化。本篇將介紹如何從清晰度、準確性、信息傳達效率等方麵評價可視化報告，並提供優化建議，確保您的報告能夠真正發揮數據驅動決策的作用。 本書的價值所在： 循序漸進的學習路徑： 從Excel的紮實基礎，到Power Query的強大轉型，再到Power BI的深度分析與可視化，本書提供瞭一條清晰、連貫的學習路徑，即使是初學者也能逐步掌握。 實戰導嚮的案例分析： 書中將結閤豐富的實際商業場景，通過案例分析和操作演示，幫助您理解和應用所學知識，將理論轉化為實踐能力。 賦能個體與團隊： 無論您是需要獨立完成數據分析的個人，還是希望構建企業級商業智能體係的團隊，本書都將為您提供必要的知識和技能。 驅動智能化決策： 最終目標是幫助您掌握以數據驅動決策的能力，讓您的商業洞察更加敏銳，決策更加科學，從而在激烈的市場競爭中獲得優勢。 掌握數據之力，就是掌握未來。本書將成為您開啓智慧決策之旅，掌控商業未來的最佳夥伴。

评分☆☆☆☆☆

這本書就像是一位經驗豐富的數據嚮導，帶領我一步步深入數據可視化這個精彩的世界。我一直認為數據可視化就是把數據做成圖錶，但在讀瞭這本書之後，我纔意識到，真正的可視化遠不止於此。它教會瞭我如何去思考“如何讓數據說話”，如何通過恰當的圖錶選擇、色彩搭配、布局設計，來清晰、高效地嚮他人傳達數據中的信息和洞察。書中關於圖錶選擇的建議，比如何時使用柱狀圖、摺綫圖，何時使用散點圖、地圖，都非常實用，並且配有大量生動的示例，讓我能夠觸類旁通。更重要的是，它不僅僅停留在“如何做圖”，而是上升到瞭“為何而做”的層麵，讓我理解瞭不同受眾的需求，以及如何根據他們的需求來定製可視化方案。讀完這本書，我感覺自己看待數據的方式都發生瞭改變，不再是枯燥的數字，而是充滿故事和意義的視覺語言。我現在能夠自信地製作齣能夠引發思考、驅動決策的數據報錶瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的，是它將“商業智能”這個看似高大上的概念，以一種非常接地氣的方式呈現在我麵前。我過去總覺得BI是那些大公司的專利，跟我這種普通職場人士沒什麼關係。但這本書通過大量的Excel和Power BI的結閤案例，讓我看到瞭普通人如何利用這些工具，就能構建齣強大的商業智能分析能力。它不僅僅是教你操作技巧，更重要的是，它教會瞭我如何去思考業務問題，如何從數據的角度去發現問題、分析問題，並最終找到解決問題的方案。書中關於數據分析思路的講解，比如如何定義關鍵業務指標（KPI）、如何進行趨勢分析、對比分析，這些都非常有啓發性。我感覺這本書就像一位經驗豐富的商業顧問，指導我如何更好地理解業務、洞察數據，從而在工作中做齣更明智的決策。它讓我看到瞭數據分析的真正價值，不僅僅是做漂亮的圖錶，更是通過數據來驅動業務增長。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是Excel數據處理和分析領域的一本“終極寶典”，它的內容之豐富、講解之深入，讓我嘆為觀止。我原本以為自己對Excel已經 cukup 熟悉瞭，但這本書的內容讓我看到瞭自己的局限性。它係統地梳理瞭從Excel數據收集、清洗、轉換，到數據建模、分析，再到最終可視化呈現的完整流程，每個環節都講解得細緻入微，並且提供瞭大量的實操技巧和解決方案。尤其是關於Power Query的講解，簡直是為我打開瞭新世界的大門，那些曾經讓我頭疼不已的數據清洗和整閤問題，現在都能迎刃而解。書中還包含瞭一些非常高級的Excel技巧，比如一些復雜的函數組閤、數據透視錶的進階應用，以及如何利用Excel進行更深入的數據分析。我感覺這本書就像是一個循序漸進的修煉秘籍，讓我能夠不斷提升自己的Excel技能，從一個普通用戶，蛻變為一個能夠駕馭復雜數據、創造數據價值的專傢。

评分☆☆☆☆☆

這是一本能讓你在Excel領域“起飛”的寶藏，尤其是對於那些還在Excel裏“掙紮”的朋友們來說，簡直是雪中送炭。我之前一直覺得Excel功能很強大，但總感覺效率不夠高，尤其是處理大量數據時，各種公式堆疊，維護起來簡直是噩夢。這本書一上來就點破瞭我多年來的痛點，讓我意識到原來還有Power Query這麼強大的工具。它教會我如何用更優雅、更高效的方式來收集、清洗和轉換數據，這部分內容簡直是讓我醍醐灌頂。過去需要花費數小時甚至一天纔能完成的數據整理工作，現在用Power Query幾分鍾就能搞定，而且過程完全可視化，操作直觀，即使是Excel小白也能很快上手。書中還分享瞭許多實際案例，讓我能立刻將學到的知識應用到工作中，解決實際問題。比如，如何從多個Excel文件、網頁甚至數據庫中提取數據，並且自動閤並、去重、填充空白，這些都是我之前覺得非常頭疼的問題。這本書就像一本秘籍，讓我徹底告彆瞭低效的數據處理方式，真正感受到瞭Excel帶來的強大力量。

评分☆☆☆☆☆

如果你對數據分析和商業智能（BI）充滿興趣，但又對專業的BI軟件望而卻步，那麼這本書絕對是你邁齣第一步的完美選擇。我原本以為BI是那些大數據工程師、分析師纔需要掌握的高深領域，但這本書卻把我帶入瞭另一個全新的視角。它清晰地闡述瞭從Excel到Power BI的整個轉型過程，讓我明白瞭如何利用Power BI強大的數據建模、數據分析和可視化能力，來構建一個完整的商業智能解決方案。書中關於數據建模的部分，講解得非常透徹，從事實錶、維度錶的設計，到度量值的創建，一步步引導我理解如何構建一個有邏輯、有條理的數據模型，為後續的分析打下堅實的基礎。更讓我驚喜的是，它還教會瞭我如何設計齣專業、美觀且富有洞察力的數據可視化報錶。各種圖錶類型的使用場景，如何通過視覺元素傳達數據背後的故事，這些都讓我受益匪淺。這本書讓我看到，原來我手中的Excel數據，可以通過Power BI這個強大的工具，煥發齣驚人的商業價值。